cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进，经过改进，它实现了自适应高斯混合模型参数的更新，增强了复杂场景背景检测的性能。具体的算
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2024-03-15 10:28:27
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cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。具体的算法原理可以参考下面这篇论文： Pakorn KaewTraKulPong and Richard Bowden. An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow det
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2024-03-26 13:14:46
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文章目录一、前景提取1. 固定背景提取法2. 根据视频序列动态建立背景1）均值法、中值法、滑动均值滤波、单高斯2）帧间差分法3）混合高斯法4）能量分析法5）光流法6) codebook 码本模型二、前景提取1. 与前景提取有关的类2. 举例 一、前景提取当观察场景的是一个固定的相机，背景几乎保持不变。在这种情况下，感兴趣的元素是在场景中运动的物体。我们将这些运动的物体称为前景，为了提取出这些前景
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2024-04-15 11:27:44
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基本思想OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论，认为每个像素跟周围的像素是有相关性关系，但是基于马尔可夫随机场的方法速度与执行效率都堪忧！所以OpenCV中没有实现。基于像素分类的背景分析方法自适应的背景提取（无参数
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2024-03-18 11:19:09
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关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorLSBP的大概算法原理，我已在博文进行了介绍，这里就不多说了。需要注意的是这是OpenCV4新增的类，OpenCV3里是没有的。下面介绍其成员函数。继承于基类cv::BackgroundSubtractor的成员函数apply()和getBackgroundImage()的详细介绍见博文：其特有的成员函数官方文档里没有说明，也不
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2024-04-15 11:29:43
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关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG的大概算法原理，我已在博文进行了介绍，这里就不多说了。下面介绍其成员函数。继承于基类cv::BackgroundSubtractor的成员函数apply()和getBackgroundImage()的详细介绍见博文：其特有的成员函数如下：virtual double cv::bgsegm::BackgroundSubtra
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2024-03-15 15:05:22
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一、OpenCv Grabcut算法：前景提取与分割（Foreground segmentation and extraction）利用Mast R-CNN或U-Net生成的掩膜不完美，可以使用GrabCut来清理这些分割掩膜。（一）算法工作原理1、接收输入图像，参数一：想分割的图像中对象的位置的边界框；参数二：一种精确分割图像前景和背景的方法2、 迭代下列操作使用高斯混合模型(gaussian
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2024-03-28 21:14:52
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GrabCut代码来自于
1. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
2. #include <opencv2/core/core.hpp>
3. #include <vector>
4. #include <iostream>
5. #includ
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2024-08-09 10:01:59
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lm.jpg#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat img = cv::imread("D:/bb/tu/lm.jpg"); imshow("原图像", img); //绘制矩形 cv::Mat imgRect;
原创
2022-01-25 11:24:45
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1. 概述 CascadeClassifier为OpenCV中cv namespace下用来做目标检测的级联分类器的一个类。该类中封装的目标检测机制，简而言之是滑动窗口机制+级联分类器的方式。OpenCV的早期版本中仅支持haar特征的目标检测，分别在2.2和2.4.0（包含）之后开始支持LBP和HOG特征的目标检测。2. 支持的特征 对于Haar、LB
opencv学习笔记10（形态学操作）形态学操作开操作- open闭操作- close形态学梯度- Morphological Gradient顶帽 – top hat黑帽 – black hat相关API代码实现 形态学操作开操作- open先腐蚀后膨胀可以去掉小的对象（亮的），假设对象是前景色，背景是黑色闭操作- close先膨胀后腐蚀（bin2）可以填充小的黑洞（fill hole），假设
在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于光流
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2024-09-02 19:15:12
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在深度学习应用到计算机视觉领域之前，研究人员一般使用纹理基元森林(TextonForest)或是随机森林(Random Forest)方法来构建用于语义分割的分类器。卷积神经网络(CNN)不仅能很好地实现图像分类，而且在分割问题中也取得了很大的进展。最初，图像块分类是常用的深度学习方法，即利用每个像素周围的图像块分别将各像素分成对应的类别。其中，使用图像块的主要原因是分类网络通常具有全连接层，其输
－不管三七二十一，先上代码－读取需要掌握的函数# 相关函数#
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2022-11-01 16:52:12
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有很多朋友在实际应用中对开发工具的选择问题感到困惑，特别是Matlab,OpenCV，C等工具或者语言的取舍问题，在这里我们进行一个简单的小结，供大家参考：
1.何时使用Matlab:
Matlab是目前世界上最强大的算法处理软件工具之一，可应用于众多科学计算及仿真领域，其强大功能为众多的科学工作者提供了方便快捷的处理方式，对于图像工作者
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2024-03-06 00:53:48
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// 该文件是 OpenCV 项目的一部分。 它受此发行版顶层目录和 http://opencv.org/license.html 中的 LICENSE 文件中的许可条款的约束
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/video.hpp"
#include "opencv2/vide
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2024-05-23 17:15:59
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从本次教程开始，我们进入新的篇章，之前一直在讨论OpenCV的特征部分，这次我们来讨论OpenCV中的背景分离，又称背景减法模型。背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。顾名思义，BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行减法运算，其中包含场景的静态部分，或者更一般而言，考虑到所观察场景的特征，可以将其视为背景的所有内容。背景
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2023-09-16 22:39:20
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openCV中实现了背景分割算法——grabCut()和漫水填充算法——floodFill()；其中GrabCut算法是调用仅需要确认前景和背景输入，该算法就可以完成前景和背景的相对最优的分割；该算法利用了图像中的纹理信息和边界反差信息，来进行分割，和分水岭算法比较类似，但是速度挺慢的，结果好于分水岭；floodFill漫水填充算法比较常见，图画中的填充色用的就是这个算法；原理也比较简单就是遍历封
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2024-03-19 08:32:22
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背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法，还有针对运动摄像机的光流法等。 一. 帧间差
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2023-09-27 13:27:58
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## OpenCV区分前景背景的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python中的OpenCV库来实现前景背景的区分。在这篇文章中，我将为你展示整个过程的流程，并提供每一步需要使用的代码和代码注释。
### 1. 安装OpenCV库
首先，确保你已经安装了OpenCV库。如果没有安装，可以使用以下命令来安装：
```python
pip install opencv-py
原创
2024-01-07 07:41:30
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